基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)制疊合板多目標智能化檢測方法

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摘要：在生產(chǎn)過程中，預(yù)制構(gòu)件尺寸不合格問題將導致其在施工現(xiàn)場無法順利安裝，從而影響工期。為推進預(yù)制構(gòu)件智能化生產(chǎn)的進程，以預(yù)制疊合板為例，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究生產(chǎn)過程中的智能檢測方法，在生產(chǎn)流水線上設(shè)計并安裝圖像采集系統(tǒng)，建立預(yù)制疊合板尺寸檢測數(shù)據(jù)集。通過YOLOv5算法實現(xiàn)對混凝土底板、預(yù)埋PVC線盒及外伸鋼筋的識別，并以固定磁盒作為基準參照物進行尺寸檢測誤差分析，實現(xiàn)混凝土底板尺寸、預(yù)埋PVC線盒坐標的檢測，在降低訓練數(shù)據(jù)集參數(shù)規(guī)模的工況下保持較高的識別精度。（剩余16137字）